将 geopandas 边界图添加到 plotly

Question

我有两个独立的地图，一个是一个国家的文化边界（就像州边界一样），以基于纬度和经度值的自定义多边形的形式，以 geojson 格式定义。我可以使用 geopandas 轻松绘制多边形：

states = gpd.read_file('myfile.geojson')
states.boundary.plot()

这是一个示例输出：

第二个是一系列纬度和经度以及我需要在地图图层上绘制的相应值，我可以使用 plotly express 的 scatter_mapbox 来完成：

fig = px.scatter_mapbox(df_year,
                        lat='y', lon='x',
                        color='drought_index',
                        range_color=(-4, 4),
                        hover_data={'x': False, 'y': False},
                        zoom=5, height=800, width=1050,
                        center={'lat': 32.7089, 'lon': 53.6880},
                        color_continuous_scale=px.colors.diverging.RdYlGn,
                        color_continuous_midpoint=0,
                        )
fig.update_layout(mapbox_style="outdoors", mapbox_accesstoken=mb_token)

看起来像这样：

有没有办法将这两个图加在一起，让散点和形状边界在一张地图上重叠？这意味着在 mapbox 层的顶部，我可以看到散点和多边形的边界。

问题是 geopandas plot 使用 matplotlib 并 returens AxesSubplot:，我找不到任何方法将它添加到 plotly 图中。我尝试了 plotly.tools 中的 mpl_to_plotly()，但它在“Canvas is null”上引发了异常。

我还试图找到一种方法来绘制 geojson 形状的 plotly，但我能找到的只是需要用颜色填充形状的 choropleth mapbox。我尝试通过降低等值线图的不透明度来使用它，但它要么会覆盖散点图，要么几乎不可见。

感谢任何有关如何解决此问题的建议。

Answer 1

• 您确实描述了解决方案。 https://plotly.com/python/mapbox-layers/
• 已将英国县边界用作文化图层
• 已使用英国医院生成散点图框
• "source": json.loads(gdf.geometry.to_json()), 确实是从 geopandas 数据框添加 GEOJSON 层的解决方案

import requests
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import json, io
import plotly.express as px

# UK admin area boundaries
res = requests.get("https://opendata.arcgis.com/datasets/69dc11c7386943b4ad8893c45648b1e1_0.geojson")

# geopandas dataframe of "cultural layer"
gdf = gpd.GeoDataFrame.from_features(res.json()["features"], crs="CRS84")

# get some public addressess - hospitals.  data that can be scattered
dfhos = pd.read_csv(io.StringIO(requests.get("http://media.nhschoices.nhs.uk/data/foi/Hospital.csv").text),
    sep="¬",engine="python",)


fig = (
    px.scatter_mapbox(
        dfhos.head(100),
        lat="Latitude",
        lon="Longitude",
        color="Sector",
        hover_data=["OrganisationName", "Postcode"],
    )
    .update_traces(marker={"size": 10})
    .update_layout(
        mapbox={
            "style": "open-street-map",
            "zoom": 5,
            "layers": [
                {
                    "source": json.loads(gdf.geometry.to_json()),
                    "below": "traces",
                    "type": "line",
                    "color": "purple",
                    "line": {"width": 1.5},
                }
            ],
        },
        margin={"l": 0, "r": 0, "t": 0, "b": 0},
    )
)
fig.show()